作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您详细介绍如何使用 datagen 连接器生成随机
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2024-05-01 14:36:01
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本文档主要介绍如何通过源码编译 Doris及flink-doris这里默认已经安装好了Docker编译flink-doris 需要先编译Doris，官方说明注意：doris源码目录extension/flink-doris-connector/ 这里的flink-doris源码与 GitHub 上下载的 flink-doris 源码似乎有点区别。编译时候注意一下doris GitHub地址：Git
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2024-04-17 13:09:16
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Doris+Flink搭建数据平台Doris部署Doris 作为一款开源的 MPP 架构 OLAP 数据库，能够运行在绝大多数主流的商用服务器上。 安装：官网Doris安装务必关注点： 1 设置系统最大打开文件句柄数 2 Linux 操作系统版本需求 3 软件需求(Java,GCC) 4 机器角色分配（下图画线部分是重点，预防脑裂！） 设计好前置环境，开始部署！我的 Doris 安装过程我的 版本
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2024-05-07 13:27:21
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背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志：filebeat采集到的文本日志，格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题：格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools
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2024-08-16 19:25:35
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传统数据同步方案基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案(Demo)Flink SQL CDC 的更多应用场景Flink SQL CDC 的未来规划传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到
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2024-07-03 09:52:56
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1、前言博主之前分享过一篇文章，是flink高性能写入关系型数据库，那篇文章的效果虽然可以实现写入数据的高性能，但是牺牲了程序的健壮性，比如遇到不可控因素：数据库重启，连接失效，连接超时等，这样线上运行的程序可能就会出现问题，并且这样的问题可能只会日志打印error，并不会导致程序的挂掉，所以如果出现这样的问题，很难被发现。接下来，博主分享一波源代码，实现流式处理批量写入关系型数据库。整个程序的流
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2023-08-15 20:39:37
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# 使用Apache Flink进行批处理并写入MySQL数据库的指南
Apache Flink 是一款强大的流处理和批处理框架。通过本指南，您将学习如何使用 Flink 批处理并将处理的结果写入 MySQL 数据库。我们将通过一个简单的流程和代码示例来阐明这一过程。
## 流程概述
在开始之前，我们来简单了解一下从数据读取到写入 MySQL 的整体流程。以下表格展示了该过程的主要步骤：
背景开发Flink应用要求计算结果实时写入数据库的，一般业务写入TPS在600-800，如果生产同时跑十几个任务，数据库写入TPS接近一万，对数据库造成了较大压力，使用窗口的优化方向不可行：1. 计算任务的key值较为分散（如用户，商户维度），小窗口（1分钟、5分钟）计算无法减少写入次数，大窗口（10分钟、1小时）实时性太差；2. 无法保证上游流水100%有序准时到达，使用窗口计算容易漏算流水；优
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2023-09-20 09:00:16
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目录1. Flink SQL 常用算子2. Flink SQL 实战案例Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知
execute 可以自动将python的None转化为MySQL的NULLimport pymysql
a = ''
b = 'NULL'
c = None
def updata():
conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123", db="xctest")
curso
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2023-07-02 17:42:20
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向数据库添加数据有三种方法利用 SQL语句添加、通过SqlParameter参数添加和通过存储过程添加。(一)2008-11-17 16:331．利用SQL语句添加 在SQL语句中提供了INSERT语句进行数据添加，其语法格式如下。说明：INSERT是关健字，Into是可选项，table_name为表名，即向哪个表中插入数据。column_list为
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2023-07-05 23:41:22
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在现代大数据处理中，Apache Kafka 与 Apache Flink 都是不可或缺的组件。Kafka 用于消息分发，而 Flink 则提供流处理能力。结合这两个工具，我们可以实现将实时数据从 Kafka 获取并处理后写入数据库的高效解决方案。本文将详细阐述“Kafka Flink Java 将数据处理后写入数据库”的全过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
作者：AI.+7感谢松鼠会大佬的再三邀请。对我来说这算是一篇命题作文，那么我的答案是什么呢？刚好我也很喜欢另外一个松鼠社区，那么就用两只松鼠来做答案吧，没错，Flink和OpenGauss就是我的答案：手把手完成一次OpenGauss的安装手把手构建 Flink connector opengaussopenGauss 安装操作系统建议使用 openEuler20.03LTS ，注意不要使用sp包
前言异步编程是可以让程序并行运行的一种手段，其可以让程序中的一个工作单元与主应用程序线程分开独立运行，并且等工作单元运行结束后通知主应用程序线程它的运行结果或者失败原因。使用它有许多好处，例如改进的应用程序性能和减少用户等待时间等。比如线程 A 要做从数据库 I 和数据库 II 查询一条记录，并且把两者结果拼接起来作为前端展示使用，如线程 A 是同步调用两次查询，则整个过程耗时时间为访问数据库 I
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2023-09-01 11:31:31
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Java web连接MySQL数据库使用jsp访问数据库，并修改数据库中的某一个值，在页面显示修改成功信息。一、准备首先在MySQL数据库里面建立一张学生信息表，我这里是使用Navicat建立的数据库。大家也可以直接下载MySQL使用命令行的方式建立数据库二、代码编写首先在建立的项目中的lib目录下导入MySQL的厂商驱动包代码：//1.加载驱动Class.forName("com.mysql.j
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2023-08-19 19:49:40
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最近工作有接触到Oracle，发现很多地方用Python脚本去做的话，应该会方便很多，所以就想先学习下Python操作Oracle的基本方法。 考虑到Oracle的使用还有一个OracleClient的NetConfig的存在，我觉得连接起来就应该不是个简单的事情。 果然，网上找了几个连接方法，然后依葫芦却画了半天，却也不得一个瓢。 方法1：用户名，密码和监听分别作为参数conn=cx_Ora
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2024-07-01 19:10:17
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1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展，仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据，把处理后的数据写入到HBase的流程，其具体性能未做调优。此外，文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析，只因引文（若不特殊说明，文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文）中写的很详细了，故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误，欢迎大伙留言指出，谢谢！ 源码在GitHub上，地址：
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2023-09-15 14:21:56
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Kudu 是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景（以下内容来自网络）：1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
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2023-07-25 13:04:12
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一、应用场景：Flink 消费 Kafka 数据进行实时处理，并将结果写入 HDFS。二、Streaming File Sink由于流数据本身是无界的，所以，流数据将数据写入到分桶（bucket）中。默认使用基于系统时间(yyyy-MM-dd--HH)的分桶策略。在分桶中，又根据滚动策略，将输出拆分为 part 文件。1、Flink 提供了两个分桶策略，分桶策略实现了 org.apach
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2023-08-16 14:31:25
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直接将数据从 Flink 写入 HBase 的指定数据库和表是现代数据处理架构中非常重要的一部分。这篇文章将详细介绍这一过程的实施，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，确保你的技术栈能够兼容 Flink 和 HBase。以下是所需组件和它们的版本。
```mermaid
quadrantChart
title 技术栈兼容性
